Максимізація потенціалу GPT-6 Astra: повний посібник із проектування Codex Harness

3 вересня 2026 року OpenAI випустила GPT-6 Astra.

Багато хто просто перемикає налаштування моделі Codex на Astra і зупиняється на цьому.

Однак OpenAI того дня оновила не лише модель. В офіційному оголошенні чітко зазначено, що разом з Astra вони оновили «обв'язку» Codex (Джерело: OpenAI «GPT-6 Astra: нове покоління інтелекту» https://openai.com/index/gpt-6-astra/ ).

Мозок і середовище, в якому працює мозок. OpenAI перебудувала обидва одночасно.

Однак, якщо залишаються нечіткі інструкції або суперечливі правила, Astra може зупинитися на півдорозі або постійно вимагати уточнень.

У цій статті я надам три речі:

• Повне пояснення 8 елементів, з яких складається обв'язка Codex (з пріоритетами)
• 4 діагностичних та інвентаризаційних запити, які ви можете одразу скопіювати та використати
• Послідовність дій, з чого почати всього за 30 хвилин сьогодні

Немає сенсу стримуватися, тому я спочатку поділюся найважливішим запитом. Цей запит змушує Codex самостійно звітувати про поточний статус проєкту.

▼ Копіюйте звідси

Ви — Дизайнер обв'язки Codex.

Мета — створити стан, у якому GPT-6 Astra зможе «безпечно, відтворювано та до кінця виконувати завдання без необхідності щоразу надавати детальні інструкції» в цьому проєкті.

По-перше, не вносьте жодних змін. Перегляньте поточну конфігурацію проєкту, файли налаштувань та доступні функції, а потім діагностуйте наступне:

1. AGENTS.md: Чи зрозумілі мета, правила, заборони, умови завершення та посилання?
2. docs / context: Чи організована структура так, щоб ви могли самостійно знайти необхідну інформацію? Чи є застарілі, надлишкові або суперечливі описи?
3. Skills: Які повторювані завдання варто перетворити на Skills? І навпаки, які Skills є непотрібними?
4. MCP / Плагіни: Яких зовнішніх інструментів або підключень до даних не вистачає?
5. Середовище: Чи можете ви самостійно відтворити залежності, налаштування та виконання тестів?
6. Дозволи / Пісочниця: Чи надано вам надмірні дозволи? І навпаки, чи забагато запитів на підтвердження зупиняють роботу?
7. Hooks / Тести: Чи можна автоматизувати перевірки перед виконанням, виявлення секретів, тестування та перевірку завершення?
8. Використання браузера / комп'ютера: Чи є завдання, які слід перевіряти, фактично працюючи з готовим продуктом?
9. Субагенти: Чи є завдання, як-от дослідження, рецензування або тестування, які були б швидшими при паралелізації?
10. Петля зворотного зв'язку: Чи існує механізм для внесення минулих невдач або інструкцій з виправлення назад у AGENTS.md / docs / Skill / Hook / Test?

Формат виведення: A. Оцініть кожен пункт за 5-бальною шкалою B. 5 найкритичніших недоліків C. Що можна виправити за 30 хвилин сьогодні D. Що потрібно систематизувати протягом тижня E. Файли для створення/зміни та конкретні пропозиції щодо змін F. Ризики безпеки/дозволів G. Пріоритет впровадження

Не вигадуйте налаштування на основі припущень. Перед оцінкою перевірте поточні доступні функції та версії Codex. Чітко вкажіть, чи є функції Експериментальними / Бета / Застарілими.

Не змінюйте файли, не розширюйте дозволи та не підключайтеся до зовнішніх сервісів, доки я не перегляну ці результати діагностики.

▲ Копіюйте до цього місця

Запуск цього запиту до того, як ви дочитаєте статтю, заощадить вам час пізніше.

Ціль та використання цієї статті

Ціль — Codex станом на 7 вересня 2026 року. Codex оновлюється швидко, тому перед читанням перевірте дату.

Включено 8 компонентів обв'язки, 7 рівнів зрілості та 4 шаблони запитів, які можна скопіювати.

Цільова аудиторія — «люди, які використовують Codex, але зупинилися після написання AGENTS.md». Я надаватиму пояснення технічних термінів при їх першій появі, щоб стаття була зрозумілою і для нетехнічних фахівців.

Щоб забезпечити цінність, навіть якщо ви не читатимете все, я включив «Пріоритет» для кожного елемента. Якщо ви просто візьмете високопріоритетні, це принаймні забезпечить мінімальне функціонування.

Що саме таке «Обв'язка»?

Обв'язка — це система, яка з'єднує моделі, інструменти та людей для виконання роботи.

У технічному блозі OpenAI «Розгортання циклу агента Codex» (січень 2026, Майкл Болін) обв'язка Codex описується як «основний цикл агента та логіка виконання, які служать фундаментом для всіх взаємодій з Codex» (https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/ ).

Цикл агента означає наступне повторення:

• Отримати введення користувача
• Запитати модель для обдумування
• Виконати інструмент, вибраний моделлю
• Показати результат і дати моделі обдумати його знову

Саме Codex, а не модель, виконує цей цикл.

Якщо використовувати аналогію з компанією:

Astra = Мозок надзвичайно талановитого співробітника. Обв'язка = Сама компанія, де працює цей співробітник. Правила працевлаштування, внутрішня Wiki, операційні процедури, права доступу до внутрішніх систем, правила погодження, процеси перевірки та колеги.

Поширена помилка — ліниво узагальнювати «AGENTS.md = Обв'язка». AGENTS.md — це лише одна частина обв'язки. Так само, як компанія не працює лише на основі розданого збірника правил.

На практиці, вся діяльність зі створення «комфортного робочого середовища» шляхом комбінування таких елементів, як AGENTS.md, Skills, MCP, Hooks, налаштування дозволів, середовища виконання, браузера та Субагентів, називається Інженерією обв'язки. Ця стаття використовує термін у цьому значенні.

Що насправді змінилося з випуском Astra?

Є три речі, і всі вони офіційно заявлені OpenAI.

1. OpenAI одночасно покращила мозок і середовище

Коли було оголошено про Astra, OpenAI прямо заявила, що оновила обв'язку Codex, повідомивши, що виконання завдань прискорилося в 1,9 раза порівняно з середовищем GPT-5.6 Sol у бенчмарку роботи з браузером Mind2Web.

У OSWorld 2.0 Astra набрала 72,6% порівняно з 65,7% у GPT-5.6 Sol. Крім того, симуляційні оцінки необхідного часу повідомили про скорочення приблизно з 75 хвилин до 40 хвилин на завдання.

Тут потрібна обережність: це цифри, опубліковані самою OpenAI, і вони є результатами бенчмарків за певних умов. Немає гарантії, що у вашому середовищі буде в 1,9 раза швидше.

Однак висновок зрозумілий: прискорення стало можливим завдяки комбінації моделі та середовища виконання, а не лише моделі.

1. Astra набагато краще читає «навколишні інструкції»

Це найефективніша зміна для практичної роботи.

У керівництві по моделі OpenAI зазначається, що хоча Astra має кращі здібності до виконання інструкцій, вона також може бути більш чутливою до інструкцій, що містяться у файлах, як-от Skills та AGENTS.md. Настійно рекомендується перевіряти Skills та інші файли, доступні моделі (https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model ).

Той самий документ містить більш конкретне попередження: нечіткі або суперечливі інструкції у файлі навички можуть змусити модель зупинитися та заблокувати роботу на ранньому етапі.

Ситуація така:

Мозок став розумнішим. Отже, він став більш вірним як хорошим, так і поганим правилам, ніж раніше.

Припустимо, у AGENTS.md, яке ви доповнювали з минулого року, залишилося марне речення. Sol, можливо, доречно його проігнорувала. Astra буде суворо його дотримуватися.

1. Зміни в делегуванні та обробці пам'яті

Згідно з офіційним оголошенням, Astra тепер може вести нотатки між контекстними вікнами в Codex, уникаючи необхідності щоразу стискати накопичені деталі в одну підсумкову інструкцію. Це зменшує втрату інформації під час тривалих завдань.

Однак, станом на 7 вересня 2026 року, це експериментальна функція. Її потрібно явно ввімкнути в config.toml, і за замовчуванням вона вимкнена. OpenAI оголосила, що в найближчі тижні вона стане функцією Astra за замовчуванням, але поки що вона не працюватиме, якщо ви не додасте налаштування самостійно.

З іншого боку, у керівництві по моделі також зазначається, що для Astra «делегування Субагентам може бути не таким частим, як очікує ваш робочий процес». Це означає, що якщо вам потрібна паралелізація, ви повинні вказати на стороні обв'язки, коли делегувати.

У керівництві також згадується, що Astra схильна до детальних, форматованих відповідей, тому слід вказувати необхідний стиль і структуру.

Усе це вказує на: «Не залишайте все як є, тому що модель розумна», а радше «Оскільки вона розумна, вона діятиме точно відповідно до специфікацій, тому виправте свої специфікації».

Мапа з 8 елементів обв'язки

8 елементів, перерахованих тут, і 7 рівнів зрілості, описаних пізніше, не є офіційними визначеннями OpenAI. Вони організовані спеціально для цієї статті на основі офіційної інформації, побаченої на сьогодні. Використовуйте їх як практичну структуру.

Ось мапа з аналогіями компаній та пріоритетами:

1. AGENTS.md | Правила працевлаштування та основна політика | Пріоритет: Найвищий
2. docs / Context | Внутрішня Wiki та інструкції | Пріоритет: Високий
3. Skills | Стандартні операційні процедури | Пріоритет: Високий
4. MCP / Плагіни | Підключення до внутрішніх систем | Пріоритет: Середній
5. Середовище | ПК, робочий стіл, робоче середовище | Пріоритет: Високий
6. Дозволи / Пісочниця | Повноваження та правила погодження | Пріоритет: Найвищий
7. Hooks / Тести | Автоматичні перевірки та інспекції | Пріоритет: Середній
8. Браузер / Субагенти | Очі, руки, підлеглі | Пріоритет: Середній

Початківцям слід почати з 1 та 6. Причина проста: просто впорядкувавши ці два, ви закладаєте основу для інших елементів. Однак це не означає, що не варто перевіряти інші. Дозволи для зовнішніх сервісів, підключених через MCP, процедури в Skills та скрипти, що виконуються Hooks, — все це предмети для перевірки безпеки. Особливо, оскільки MCP — це підключення до зовнішнього світу, перевірте окремо, чи є ціль надійною та чи є надані дозволи мінімальними.

Нижче наведено пояснення кожного.

Рівень інструкцій та знань | AGENTS.md, docs, Skills

AGENTS.md

Що це: Файл Markdown, розміщений у корені репозиторію. Codex читає його перед початком роботи та розглядає як правила, специфічні для проєкту.

Що він робить: Ви можете уникати написання передумов, як-от «Завжди запускай тести цією командою» або «Не чіпай цю директорію», у кожному запиті.

Помилка, якої припускаються майже всі, — це перевантаження.

У технічному блозі OpenAI «Інженерія обв'язки: використання Codex в агентно-орієнтованому світі» (11 лютого 2026, Раян Лопополо) описуються внутрішні невдачі. Спроба використати масивний AGENTS.md призвела до тиску на контекст, залишків старих правил та плутанини щодо того, що важливо (https://openai.com/index/harness-engineering/ ).

Команда перейшла до використання AGENTS.md як «мапи» обсягом близько 100 рядків. Деталі розміщуються в docs, а AGENTS.md просто вказує на них.

Замість того, щоб змушувати талановитого нового співробітника запам'ятовувати 1000-сторінковий збірник правил, ви даєте йому карту-путівник зі словами: «Подивися на цю полицю, якщо застрягнеш». У цьому різниця.

Контекст — це обмежений ресурс. Масивні файли з інструкціями витісняють саме завдання або розташування коду, який потрібно прочитати.

Мапоподібний AGENTS.md зазвичай виглядає так:

▼ Копіюйте звідси

AGENTS.md

Що це за проєкт?

(1-3 рядки. Що ви створюєте, хто цим користується?)

Спочатку прочитайте це

• Дизайн-політика: docs/architecture.md
• Структура директорій: docs/structure.md
• Глосарій: docs/glossary.md
• Минулі невдачі та виправлення: docs/postmortems.md

Правила, яких слід дотримуватися

• Тести: Запускайте всі за допомогою (фактична команда) і не повідомляйте про завершення, якщо залишилися помилки.
• Заборонені зони: (Список шляхів)
• Перед комітом: (команди лінтера / форматера)

Визначення завершення

Повідомляйте «Завершено» лише тоді, коли виконано всі наступні умови:

• Тести пройдено
• Мета зміни може бути пояснена в одному абзаці
• Самостійно перевірено на відсутність побічних ефектів

Якщо виникають сумніви

Не робіть припущень; запропонуйте принаймні два варіанти та запитайте мене.

Пріоритет інструкцій

1. Мої (користувача) негайні інструкції
2. Цей AGENTS.md
3. Процедури в Skills Ви можете ігнорувати інструкції нижчого рівня, які суперечать вищим. Якщо ви пропускаєте інструкцію, повідомте її назву.

▲ Копіюйте до цього місця

Останній пункт «Пріоритет інструкцій» особливо ефективний для Astra та пізніших моделей. У керівництві по моделі чітко зазначено, що слід визначити, чи мають інструкції користувача або інструкції навичок вищий пріоритет.

docs / Context

Що це: Фактичне сховище знань, на яке посилається AGENTS.md. Документи дизайну, діаграми архітектури, глосарій, записи минулих рішень тощо.

Що це робить: Codex читає їх лише за необхідності, тому вони не споживають контекст постійно.

Вражаючим у статті про Інженерію обв'язки є пояснення повільного початкового прогресу. Це було не тому, що Codex не вистачало здібностей, а тому, що «середовище було недостатньо специфіковане».

Чого не вистачало — це інструментів, абстракцій, внутрішніх структур та інформації у формі, яку Codex міг прочитати.

Тому, коли щось не вдавалося, реакцією команди було не «змусити його старатися більше». Вони думали: «Якої здатності не вистачає, і як зробити її читабельною та застосовною для агента?»

Це суть інженерії обв'язки. Виправляйте середовище, а не запит.

Для ясності, це один внутрішній приклад OpenAI. Команда з 3 осіб створила близько 1 мільйона рядків коду та 1500 PR за 5 місяців з 0 рядками коду, написаного людиною; це не означає, що звичайні користувачі можуть відтворити ті самі результати.

Skills

Що це: Файл у форматі SKILL.md. Він об'єднує інструкції, довідкові матеріали та, за необхідності, скрипти для виконання конкретних завдань за однією і тією ж процедурою щоразу.

Що це робить: Ви можете перейти від копіювання хороших запитів до збереження самої роботи.

Наприклад, якщо ви зробите «Створення статті» навичкою, її вміст буде таким:

• Дослідження
• Факт-чекінг
• Пропозиції заголовків
• Розробка структури
• Написання
• Перевірка заборонених виразів
• Фінальний огляд

Застереження для Astra та пізніших моделей — не додавати забагато. Назви та описи навичок завантажуються в контекст, тому якщо кількість збільшується, описи скорочуються, що ускладнює вибір правильної. Якщо описи суперечать одне одному або всі стверджують «Використовуй мене», модель може завантажити навичку, яка не підходить для завдання.

Skills призначені для «процедур, необхідних лише для конкретних завдань», а не для «інструкцій, необхідних щоразу». Плутати це — те саме, що писати все в AGENTS.md.

Рівень рук та ніг | MCP, Плагіни, Середовище

MCP / Плагіни

Що це: MCP — це стандарт для підключення Codex до зовнішніх інструментів і даних, який можна використовувати як у CLI, так і в розширеннях IDE. Плагіни — це механізм для поширення Skills, Конекторів та інструментів MCP разом. У Codex вони доступні в настільному додатку ChatGPT та CLI, але не в розширеннях IDE.

Що це робить: Дозволяє Codex отримувати доступ до зовнішніх документів, браузерів, інструментів дизайну тощо.

Незалежно від того, наскільки розумною є Astra, це не має сенсу, якщо вона не може отримати необхідну інформацію. Це як блискучий співробітник без облікового запису у внутрішній системі.

Однак я встановив пріоритет як Середній. Чим більше MCP ви додаєте, тим більше збільшується вибір інструментів і споживається контекст. Правильний підхід — додавати лише те, до чого вам наразі важко отримати доступ.

Середовище

Що це: Інфраструктура для фактичного виконання дій, така як залежності, процедури налаштування, методи виконання тестів та структури робочих директорій.

Що це робить: Codex може самостійно дійти до етапу «запуску та перевірки». Якщо цього не вистачає, Codex зводиться лише до написання коду.

Простий спосіб перевірити — попросити його з чистого стану «Налаштувати, пройти тести та повідомити результати». Де б він не зупинився, це саме те, чого не вистачає.

Використання Git worktree для розділення директорій для кожного завдання ускладнює колізію між кількома паралельними завданнями.

Рівень безпеки та перевірки | Дозволи, Пісочниця, Hooks

Дозволи / Пісочниця

Що це: Два незалежних налаштування, які визначають, скільки Codex може виконувати автоматично. Пісочниця визначає сферу дії файлів і мережі, тоді як політика погодження визначає, де запитувати підтвердження людини.

Згідно з офіційною документацією Codex, початкові налаштування для CLI та розширень IDE обмежені відсутністю мережевого доступу та можливістю запису лише в активній робочій області (https://developers.openai.com/codex/sandbox ).

Пісочниця має 3 рівні:

• read-only: Може читати, але не писати. Для консультацій та планування.
• workspace-write: Може писати в робочій папці та тимчасових директоріях. Це стандарт.
• danger-full-access: Може писати будь-де. Фактично видаляє пісочницю.

Найпоширеніший пресет Auto — це комбінація workspace-write та «запитувати підтвердження лише за необхідності». Codex зупиниться та перевірить при спробі редагувати за межами робочої області або торкнутися мережі.

Якщо ви хочете перемкнутися під час сесії, ви можете використати команду /permissions. Реалістичний підхід — read-only для фази планування та Auto для фази виконання.

Що я хочу, щоб ви зрозуміли: автономність не дорівнює дозволу на все.

Перехід на danger-full-access лише тому, що підтвердження дратують, — це найменш ефективне рішення. Якщо йому просто потрібно писати в певну директорію, просто дозвольте це місце.

▼ Копіюйте звідси

【Codex CLI: Приклади конфігурації для Планування та Роботи】

Ціль — Codex CLI версії 0.134.0 або новішої.

Налаштування зберігаються в трьох файлах: «Загальні», «Планування» та «Робота».

Не вставляйте все це пояснення в один конфігураційний файл. Записуйте лише відповідні налаштування в кожне призначення.

Призначення — для стандартних налаштувань Codex.

■ 1. Загальні налаштування

Шлях: ~/.codex/config.toml

Не видаляйте існуючі налаштування; додайте або змініть наступні пункти. Якщо існує той самий [sandbox_workspace_write], відредагуйте його вміст, щоб уникнути дублювання заголовків.

[sandbox_workspace_write]

network_access = false

Вказуйте додаткові дозволені директорії лише за необхідності.

writable_roots = ["/absolute/path/to/approved-directory"]

Лише якщо потрібні додаткові місця для запису, видаліть # на початку рядка writable_roots та замініть приклад шляху на фактичний абсолютний шлях.

■ 2. Налаштування Планування

Шлях: ~/.codex/plan.config.toml

Збережіть ці два рядки в окремому файлі від загальних налаштувань.

approval_policy = "on-request"

sandbox_mode = "read-only"

■ 3. Налаштування Роботи

Шлях: ~/.codex/work.config.toml

Збережіть ці два рядки в іншому окремому файлі.

approval_policy = "on-request"

sandbox_mode = "workspace-write"

■ Як використовувати

Не записуйте команду запуску в конфігураційний файл; запускайте її з терміналу в папці проєкту.

Для запуску для планування:

codex --profile plan

Для запуску для роботи:

codex --profile work

Налаштування вибраного профілю будуть накладені поверх загальних налаштувань.

Оскільки також діють налаштування проєкту та організаційні обмеження, перевірте фактичні дозволи за допомогою /permissions після запуску.

Примітка: network_access = false — це налаштування зв'язку для команд, що виконуються всередині пісочниці. Перевіряйте дозволи для зовнішніх підключень, як-от MCP, окремо.

▲ Копіюйте до цього місця

Розширення межі на один крок — це зовсім не те саме, що відмова від самої межі. Те саме стосується мережевого доступу; це виправдане рішення лише для проєктів, яким дійсно потрібно отримувати пакунки залежностей.

Hooks / Тести

Що це: Механізм для вставки власних скриптів або інструментів MCP у середину обробки Codex. Увімкнено за замовчуванням як стабільна функція.

Що це робить: Наприклад, такі автоматизації:

• Зупинити небезпечні команди безпосередньо перед виконанням інструменту
• Перевіряти на наявність секретів, як-от ключі API
• Запускати лінтер одразу після редагування файлу
• Перевіряти проходження тестів після завершення роботи

Йдеться про зміну «будьте обережні, щоб не помилитися» на «система зупиняється, якщо є помилка».

Однак сама OpenAI попереджає ставитися до Hooks як до запобіжників, а не абсолютних меж примусу, оскільки Codex може виконувати еквівалентну роботу через різні шляхи інструментів.

Речі, які дійсно потрібно зупинити, слід зупиняти на рівні пісочниці та дозволів, а не Hooks. Hooks — це друга сітка, накладена зверху.

Рівень очей та команди | Браузер, Субагенти

Браузер / Використання комп'ютера

Доручити йому створити веб-сайт і закінчити словами «Я написав код, я закінчив» — це марнотратство.

Примітка: Описане тут Використання комп'ютера (фактична робота з екраном) наразі є функцією для настільної версії Codex. Вбудований Браузер / Використання комп'ютера, розглянуті в цьому розділі, використовуються в настільному додатку ChatGPT. Вбудований Браузер недоступний у Codex CLI або розширеннях IDE. Для операцій з браузером у CLI/IDE підготуйте інші механізми, як-от MCP або Playwright.

Ви повинні змусити його робити це:

• Відкрити браузер
• Відобразити фактичний екран
• Спробувати працювати з ним
• Знайти зламані частини
• Виправити їх
• Перевірити знову

Astra — це покоління, яке значно покращило показники в бенчмарках роботи з комп'ютером, тому цей процес варто делегувати. Звіт про скорочення часу з 75 до 40 хвилин у OSWorld 2.0 стосується саме цього.

У прикладі Інженерії обв'язки вони створили середовище, де Codex міг працювати з Chrome DevTools Protocol, DOM, скріншотами, логами та метриками, щоб обробляти все від відтворення помилок до виправлення та верифікації.

Субагенти

Що це: Механізм, за допомогою якого Codex розподіляє роботу між кількома субагентами. Кожен має незалежний контекст.

Що це робить: Паралелізує завдання, інтенсивні на читання, незалежні, як-от дослідження, тестування, аналіз логів та підбиття підсумків.

Два застереження:

Перше: кілька агентів, які одночасно пишуть один і той самий код, зіткнуться. Будьте обережні з паралелізацією завдань на запис.

Друге: просто збільшується споживання токенів. Стає швидше, але не дешевше.

І, специфічно для Astra, у керівництві по моделі сказано, що частота делегування може бути нижчою, ніж очікується. Якщо вам потрібна паралелізація, явно вкажіть в AGENTS.md або запитах: «Ви можете розділяти дослідницькі завдання та виконувати їх паралельно».

Розворот ери Astra | Інвентаризація, а не додавання

Я перерахував 8 елементів, але найважливіше, що я хочу донести, — це протилежне.

Перше, що потрібно зробити для Astra, — це інвентаризація існуючих інструкцій. OpenAI також рекомендує перевіряти інструкції, на які посилається модель, як-от Skills та AGENTS.md. Залиште необхідні інструкції, заповніть прогалини та виправте або видаліть старі/суперечливі після перевірки.

Дієслово, використане в керівництві OpenAI, — «аудит», а не «додавання».

Звіти від команд, які попередньо перевірили Astra, вказують у тому ж напрямку. Kilo, постачальник інструментів AI-кодування, написав в огляді, що Astra явно потребує менше scaffolding AGENTS.md, і більшість «інструкцій, щоб утримати модель від відхилення», накопичених за останній рік, тепер непотрібні. Вони навіть припустили, що якщо у вас є роздутий файл агентів, спробуйте видалити половину і спробувати знову (https://blog.kilo.ai/p/gpt-6-astra-what-we-learned-previewing ).

Це враження однієї компанії, а не офіційна думка. Однак воно ідеально узгоджується з офіційним керівництвом, яке стверджує, що «суперечливі інструкції можуть спричинити передчасні зупинки».

Чим розумніша модель, тим більше вона спотикається об старі інструкції. Парадоксально, але факт.

Інвентаризація найшвидше виконується самим Codex.

▼ Копіюйте звідси

Будь ласка, прочитайте AGENTS.md, все в docs та всі завантажені файли Skills у цьому репозиторію. Поки що не вносьте змін.

Припускаючи роботу з GPT-6 Astra, класифікуйте та повідомте наступне:

【Залишити】 Інструкції, які все ще дійсні та дійсно покращують ваше судження. Поясніть чому в одному рядку.

【Кандидати на видалення】 Пункти, які підпадають під будь-яке з наступного. Процитуйте оригінальний текст і надайте причину. Це не рішення про видалення, а список для розгляду людиною.

• Інструкції, написані для корекції курсу моделей попереднього покоління, які тепер непотрібні.
• Інструкції, що посилаються на специфікації, шляхи або команди, які вже змінилися.
• Інструкції, які наказують вам робити те, що ви природно робите без нагадування.
• Інструкції, які суперечать іншим інструкціям.

Однак, якщо існує хоча б найменша ймовірність, що інструкцію було додано з міркувань безпеки, захисту або через минулі інциденти/аварії, не класифікуйте її як 【Кандидат на видалення】. Натомість помістіть її в окрему категорію 【Потребує людського рішення】 та поясніть, чому, на вашу думку, така ймовірність існує. Не робіть висновок, що вона «непотрібна», лише на основі власного судження.

【Переписати】 Інструкції, де намір правильний, але формулювання неоднозначне, надлишкове або пріоритет незрозумілий. Надайте пропозицію щодо переписування.

【Запитання】 Описи, значення яких вам було важко визначити під час читання.

Нарешті, обов'язково повідомте про наступні два пункти:

1. Якщо були інструкції, які фактично блокували вас або викликали вагання, наведіть точний рядок і причину вагань.
2. Якщо б AGENTS.md потрібно було скоротити до індексу приблизно на 100 рядків, яку структуру ви б використали?

▲ Скопіювати сюди

Отриманий список «Кандидатів на видалення» не варто просто повністю видаляти. Спочатку перевірте, чому було додано цю інструкцію, її історію та на що вплине її видалення. Процедури верифікації, додані після минулих аварій, не слід видаляти лише тому, що Codex вважає їх «непотрібними для своєї поточної версії». Особливо це стосується інструкцій з безпеки або захисту — остаточне рішення повинна приймати особа, яка знає історію. Видаляйте лише ті пункти, для яких підтверджено причину додавання та визнано, що вплив буде обмеженим. Якщо сумніваєтеся, залиште інструкцію. Якщо переносите до docs, залиште чіткий шлях, щоб на нього можна було надійно посилатися з AGENTS.md, коли це необхідно.

Зрілість | Де ви зараз?

Визначте свій рівень.

Lv.0: Щоразу писати промпти. Ніби щоранку пояснювати все з нуля талановитому співробітнику.

Lv.1: Існують AGENTS.md та docs. Ніби в компанії є правила та інструкції.

Lv.2: Існують Skills. Визначено процедури для рутинної роботи.

Lv.3: Підключено MCP та Plugins. Можливий незалежний доступ до необхідних систем.

Lv.4: Функціонують Permissions, Hooks та Tests. Існує автоматичне виконання та автоматична перевірка.

Lv.5: Використання Browser та Subagents. Можливість незалежної верифікації та делегування роботи.

Lv.6: Існує цикл зворотного зв'язку. Система оновлюється щоразу після виникнення помилки.

Багато хто знаходиться на Lv.1. І вони намагаються просунутися вперед, роблячи AGENTS.md товстішим. Це не Lv.2; це просто роздутий Lv.1.

Lv.6 відрізняється за своєю природою. Це не про додавання нових функцій. Це просто про наявність операційного правила: «Якщо та сама помилка повторюється двічі, внести виправлення назад до AGENTS.md, Skill, Hook або Test».

Саме до цього прагнула OpenAI у статті «Harness Engineering» — «безперервне виправлення, а не одноразова верифікація».

Послідовність виконання | 30 хвилин, 1 день, 1 тиждень

Встановіть пріоритети. Виконуйте в такому порядку.

Перші 30 хвилин

1. Запустіть діагностичний промпт з початку цієї статті.
2. Перевірте поточні налаштування дозволів за допомогою /permissions. Якщо ви регулярно використовували danger-full-access, спочатку поверніться до workspace-write.
3. Відкрийте AGENTS.md та прочитайте його. Перевірте на наявність надлишкових, суперечливих або застарілих описів. 100 рядків — це лише один внутрішній приклад OpenAI, а не абсолютний стандарт. Дивіться на організацію вмісту, а не на кількість рядків.

1 день

1. Запустіть промпт для інвентаризації. Видаляйте 【Кандидатів на видалення】 лише після підтвердження причини додавання та впливу. Для 【Потребує людського рішення】 приймайте рішення після консультації з тим, хто знає історію.
2. Перенесіть цінні частини видаленого вмісту до docs.
3. Додайте «Пріоритет інструкцій» в кінець AGENTS.md.
4. Запитайте з чистого стану «Налаштувати та пройти тести» та запишіть, де він зупиняється.

1 тиждень

1. Виберіть одне завдання, яке ви виконуєте більше двох разів на тиждень, і перетворіть його на Skill.
2. Якщо є одне зовнішнє джерело даних, до якого вам завжди важко отримати доступ, підключіть його через MCP.
3. Зробіть перевірку секретної інформації або виконання лінтера після редагування як Hook.
4. Визначте одне місце для запису помилок для зворотного зв'язку.

До цього моменту ви досягнете входу на Lv.4 з Lv.1.

Зворотній індекс | За метою

Хочете перестати повторювати одне й те саме пояснення → AGENTS.md

Codex посилається на застарілу інформацію → Інвентаризація docs / Context

Якість одного й того ж завдання коливається → Skills

Не можете отримати доступ до необхідних даних → MCP / Plugins

Можете написати код, але не можете перейти до верифікації → Environment

Боїтеся, що він діятиме самостійно, або забагато підтверджень → Permissions / Sandbox

Повторюється та сама помилка → Hooks / Tests

Не помічаєте порушення макету → Browser / Computer Use

Дослідження займає забагато часу → Subagents

Почали зупинятися посеред завдання після переходу на Astra → Спочатку перевірте сповіщення про зупинку, запити на підтвердження та помилки. Якщо необхідно, перевірте налаштування та використання за допомогою /status в CLI. Якщо підозрюєте суперечливі інструкції, проведіть інвентаризацію AGENTS.md та Skills.

Наступна конкуренція — це середовище, а не «мізки»

Гра з вибору моделей майже закінчена.

Astra досить розумна і діє точно відповідно до інструкцій. Саме тому те, що ви залишаєте як інструкції, визначає результат.

Від гри в написання хороших промптів до гри в проектування хороших робочих середовищ. Astra — це модель, яка завершила цей перехід.

Сьогодні вам потрібно зробити лише одну річ. Відкрийте AGENTS.md та прочитайте його. Це і є відправна точка.

Дякую, що дочитали до цього місця.

Я ділюся конкретними прикладами економії часу та AI-підробітку з використанням ChatGPT, Claude та Copilot у безкоштовному відкритому чаті. Якщо ви хочете бути на стороні тих, хто «вміє використовувати AI», приєднуйтесь зараз.

👉 https://x.gd/yVPeS